下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
如前所述，人力资本的积累和传递是代际收入的重要传导途径。然而，大量研究显示，其他先天和后天因素同样在收入的代际传递中扮演了重要角色。其中，先天禀赋（nature）指父代和子代共同享有的基因和天赋，主要反映为智商（IQ）、健康和能力等特征；而后天因素（nurture）主要指营养、教育、生活习惯、家庭氛围和自然环境等人为因素。那么，在收入或教育的代际传递中，先天禀赋和后天因素各自起了多大的作用？这一直是代际流动性研究所关注的另一个核心问题。在“先天—后天”（Na-ture-Nurture）的辩论中，学者们争论的焦点是先天禀赋与后天环境究竟谁是影响代际传导的主要因素。为了回答这一问题，早期的文献主要关注如何分离先天禀赋和后天因素，而近年来的研究则开始使用更细致的方法来识别两种因素的相对贡献和它们之间的交互影响。
将先天禀赋与后天环境剥离是进行“先天—后天”辩论的前提。文献中比较有代表性的方法是估计兄弟之间的相关性（siblings correlation）和邻里之间的相关性（neighborhood correlation）。其中，兄弟相关性是指兄弟或姐妹之间收入的相关系数。由于亲兄弟（姐妹）之间往往具有相似的遗传基因和幼年的成长环境，因此其相关系数受到先天禀赋、后天环境和父代收入三种基本因素的影响。令ρ为兄弟收入的相关系数，则ρ=s+β 2 （Solon,1999），其中，β为代际收入弹性，s为受共同基因和环境影响而产生的收入相关性。Mazumder（2008）利用这一方法，结合美国 NLSY和PSID数据，得到对ρ的估计值分别为0.4和0.5。相比之下，Raaum et al.（2006）基于挪威数据对ρ的估计值则仅有0.20（兄弟）和0.15（姐妹）。因此，不同国家和地区兄弟姐妹收入相关性与当地代际收入及教育的传递性往往呈现相似的趋势。同时，在这些研究中，s/ρ的值都较高，反映出基因和环境因素对子代收入有非常大的影响。
由于邻里之间的子女具有相似的成长环境，因此住在同一个街区或小区的子代收入，其相关性可以在一定程度上衡量环境对收入的影响。Page and Solon（2003a）使用PSID数据估计出邻里收入相关系数为0.16;Raaum et al.（2006）基于挪威数据得到的估计值为0.05。相对于代际和兄弟收入相关性而言，邻里收入的相关性估计值都不高，反映了后天成长环境特别是地理环境，对子女收入的影响不如先天禀赋和父代收入显著。
以上两种方法的结合可以粗略衡量一个国家或地区人口中先天禀赋与后天环境的相对重要性，但是由于缺少严格的估计方法，对两种相关性的估计往往无法准确和完整地甄别出先天与后天因素的相对重要性，这也是此类研究的主要缺陷。但是，兄弟相关性和邻里相关性在文献中有另一个重要的作用：它们是在代际收入相关性之外对社会流动性的另一种简洁的衡量指标。如果兄弟姐妹之间收入的相关系数远远高于邻里相关系数，则意味着社会流动性显著低于随机性更强（即机会平等程度更高）的社会收入分配结果。
在“先天—后天”之争中，学者们常常使用特殊的研究样本和不同的分解方法来揭示先天禀赋和后天环境在代际收入传递中的相对贡献。其中，基于特殊样本的分析主要集中在以养子为对象的研究领域，而基于分解方法的估计则以 Bowles and Gintis（2002）和 Björklund et al.（2006）的研究为代表。
第一，养子方法。随着各国家庭数据的完善，大量以养子为研究对象的代际收入流动性文献开始出现。这些研究一般假设：①养子或养女是随机分配给家庭的；②养子或养女和亲生子女受到相同的对待。因此，养子或养女和亲生子女具有相同的成长环境，但基因或先天禀赋不同，这种差别就为我们估计先天禀赋和后天环境的相对影响提供了很好的工具。Black and Devereux（2010）详细列出了养子或养女研究的文献及其结论。Plug（2004）运用WLS（Wisconsin Longitudinal Survey）数据研究发现，养子父亲的受教育程度与养子的受教育程度具有很强的正相关性，而母亲的影响则不显著。Sacerdote（2007）对20世纪70年代许多韩国儿童被美国家庭收养的数据研究发现，对于养子和养女的教育而言，母亲的教育更为重要。Björklund et al.（2006）比较了在瑞士亲生父母和养父母的教育水平对其养子或养女教育的影响，发现亲生母亲比养母具有更大的作用，但养父比亲生父亲的影响更大。以上研究依然没有对“先天—后天”之争给出定论，但揭示了后天成长环境在收入和人力资本的代际传递中具有极为重要的影响。
这类研究的方法也并非十全十美：以养子或养女为对象的估计依赖于“随机收养”假定，但现实中满足这一假定的收养方式并不多见。例如，在发达国家选择收养子女的家庭一般都是富裕家庭，而亲生父母是否同意对方收养也取决于特定的家庭特征或背景，这些都会影响对代际收入流动性或教育相关性的估计准确度。
第二，分解方法。另一类研究试图通过参数分解的方法来间接识别基因和成长环境在代际流动中的作用差异。例如，Björklund et al.（2006）通过对不同类型兄弟姐妹样本的区分来识别遗传基因的作用效果，其分解方程为：y
i
=gG
i
+sS
i
+uU
i
，其中 G
i
表示基因或先天禀赋，S
i
表示子代成长中共同的环境因素，U
i
表示子代成长中独特的环境因素。作者提出了以下三种假设：①三种因素是相互独立的；②同卵双胞胎具有共同的基因，异卵双胞胎有一半基因相同，表兄弟有1/4的基因相同，而养子养女之间无基因联系；③共同抚养的兄弟姐妹之间具有相同的成长环境，不共同抚养的兄弟姐妹之间成长环境不相关。在这些假设下，各类兄弟姐妹之间的相关系数是g、s和u的函数，从而可以解出g、s和u的具体数值。按照作者的估计，
,s=0.2，因此共同的成长环境比先天禀赋起到更重要的作用。这与由邻里关系得出的估计结论相反，其原因在于对邻里相关性的估计并没有在生物学理论基础上对样本进行筛选，而只是人为确定相邻区域的大小并笼统收集区域内子女的数据。
Bowles and Gintis（2002）在传统的代际收入弹性回归中引入先天禀赋和后天环境的代理变量，其分解方程为
，其中y
1
为子代收入，y
0
为父代收入，s
1
为子代教育，c
1
为子代的认知能力（用智商 IQ 值衡量）。由此可以把代际收入相关系数分解为：
，其中
表示父代收入与子代教育之间的相关系数，
表示父代收入与子代认知能力的相关系数。通过这类分解，Bowles and Gintis（2002）发现教育和先天禀赋能够解释3/5的代际收入传递。
在传统的“先天—后天”之争中，学者们往往将先天禀赋与后天环境进行严格的界定和区分，并试图解答两种因素在代际收入传递中各自的贡献。然而，近年来以 Currie（2011）为代表的研究对这一做法提出了新的质疑，即认为先天禀赋与后天因素可能交互影响，因此很难界定它们在代际传导中的独立作用，这一学说被称为“先天—后天”交互（nature-nur-ture interaction）理论，并正在成为代际流动性研究领域的一个前沿热点。正如Currie（2011）所述，随着生物学研究的进展，人们发现基因存在选择性表达的特性，这种性质取决于人体内表观基因组（epi-genome）的作用，而人类自身的行为与环境将在很大程度上改变胚胎在子宫内的环境，从而决定表观基因组的性状和婴儿基因序列的表达方式。因此，很多传统意义上的“先天因素”实际上在子女尚未出生时就已经通过其父母在营养、医疗、生活习惯及自然环境等方面的选择和行为被这些“后天因素”所影响了。
相关的实证研究主要体现在健康领域。Currie（2011）以婴儿出生时的体重作为衡量其健康状况的主要指标，展示了母亲的“后天选择”（如受教育程度、孕育期生活环境等）与遗传基因对婴儿身体特征的交互影响。Black et al.（2007）使用1967—1997年的挪威新生儿注册数据（Med-ical Birth Registry of Norway）研究发现，有大学学历的女性所分娩的婴儿平均体重要高于高中学历的女性，而前者女儿的高中毕业率比后者女儿要高1%，前者儿子在长大后的收入比后者儿子要高2%。Currie and Moretti（2007）使用加利福尼亚州的数据同样发现，出生时体重较轻的女性更容易变得贫困，接受更低程度的教育，而这一影响在低收入家庭样本中更加明显。
在后天环境对先天健康的影响方面，Chay and Greenstone（2003a, 2003b）把美国1970年的空气清洁法案（Clean Air Act）和20世纪80年代经济衰退导致某些地区空气污染物大幅减少的事件作为“自然实验”，发现悬浮颗粒下降一单位会导致婴儿死亡率下降十万分之五到十万分之八。Currie et al.（2009）使用新泽西州的数据研究发现，一氧化碳浓度上升一单位会导致当地低体重儿的出生概率增加8%。
除健康领域以外，一些基于欧洲数据的研究还发现子女的智商也受到遗传基因和成长环境的交互影响，为“先天—后天”交互理论提供了进一步的佐证（参见Black et al.2009; Anger and Heineck, 2010; Björklund et al.2010；等等）。